Constructing and Validating a Flipped and Collaborative Learning Model for Fostering Instructional Design Skills of Chinese Pre-Service Physics Teachers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop and validate an instructional model integrating a flipped classroom and collaborative learning approaches to enhance instructional design skills of Chinese pre-service physics teachers. Before developing the model, structured questionnaires and semi-structured interviews were used to collect data from teachers’ and pre-service physics teachers’ perspectives on classroom management to enhancing instructional design skill. Results indicated strong awareness of instructional design and appreciation for digital tools and feedback, but revealed weaknesses in pre-class preparation, collaboration, and classroom engagement. Developing instructional model components consisted of six key aspects include generating model principles, defining learning objectives, designing learning steps, examining the roles of teachers and students, and developing assessment methods to evaluate learning. The instructional model was validate by five experts using standardized rating forms, yielding high average scores (4.00–5.00) and strong reliability (ICC = 0.79–0.87), confirming its theoretical soundness and contextual relevance. Lesson plans were designed to structure and guide instruction, aligning with the instructional model’s principles and learning steps. Seven lesson plans received the average appropriateness score 4.20–5.00 with good consistency (ICC = 0.76), demonstrating strong alignment and feasibility. After complete experts’ validation, the lesson plans were piloted with 40 students. The pilot phase showed high actively engagement that suggests the model are feasible and acceptable to participants. This is a positive indicator for the implementation phase. The study offers a practical and scalable framework for instructional design training in teacher education.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle